随着大模型狂潮的掀起,知识库也被带入大家的视野。你是否思考过,当用户将文档上传至大模型的知识库后,被进行了哪些处理呢?
大致经历了这些流程:
1、格式解析与内容提取
系统通过数据接入组件(如LlamaIndex的SimpleDirectoryReader)解析PDF、DOCX、TXT等格式文件,提取文本内容形成原始文档对象。
2、清洗与标准化
对文本进行去重、去噪、纠错等操作,确保数据质量。例如,去除特殊字符、统一编码格式,并可能结合自然语言处理(NLP)技术识别核心词汇。
1、分块处理
将长文档按段落或语义单元分割为多个“块”(Chunks),便于后续处理。例如,技术文档可能按章节或主题划分。
2、向量嵌入(Embedding)
使用深度学习模型(如Transformer)将文本转换为高维向量,捕捉语义信息。这一过程使计算机能理解文本间的相似性。
1、向量数据库存储
将向量化后的文本存入专用向量数据库(如Chroma),并构建高效索引结构,支持快速相似性检索。
2、元数据关联
存储文档的元信息(如文件名、创建时间、作者),部分系统会结合自动重命名技术生成规范化文件名(如“新产品X_市场推广策略_202405”),提升可检索性。
1、用户查询处理
将用户提问(Query)同样转换为向量,并在向量库中匹配最相似的Top-K文本块。
2、大模型生成答案
将匹配的文本块与用户问题结合,提交给大模型进行语义理解与归纳,生成最终回答。
智能问答:基于检索结果生成结构化答案,如合同关键条款提取。
知识推荐:根据用户行为推荐相关文档,如市场报告或技术规范。
自动更新与维护:定期清洗数据、修正错误,并支持新文档的增量更新。
自然语言处理(NLP):用于实体识别、语义理解等任务。
分布式计算:处理大规模文档的并行化能力。
检索增强生成(RAG):结合外部知识库提升大模型回答的准确性。
通过上述流程,大模型知识库实现了文档从原始输入到智能化应用的完整链路,兼顾效率与准确性。